Ising-Calibration-1.5-31B-BF16:需要多少显存?
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Ising-Calibration-1.5-31B-BF16 有 30.7B 个参数。在 Q4_K_M 量化、8,192 token 上下文下,单张显卡需要 25.1 GiB 可用显存,结果才会是“能装下”。
数值更新于 2026年10月19日
关键信息
- 原始仓库
- nvidia/Ising-Calibration-1.5-31B-BF16@b9b4f51
- 发布方
- nvidia
- 许可证
- other
- 参数量(GGUF 张量表:llama.cpp 加载的张量;不含多 token 预测层)
- 30.7B
- 原始仓库报告的参数量(可能包含视觉编码器或额外的层)
- 31.3B
- 层数
- 60
- 注意力结构
- 10 个全注意力层;50 个滑动窗口层(1,024 个 token)
- 每个 token 的 KV 缓存(F16,所有注意力层)
- 880.0 KiB
- 支持的最长上下文
- 262,144
- 图像输入
- 模型支持多模态;此处的估算仅涵盖文本(视觉投影器需要额外的显存)。
GGUF 文件与所需显存
所有量化均来自同一个 GGUF 仓库的同一个固定版本: bartowski/Ising-Calibration-1.5-31B-GGUF@220b0be
文件大小为 Hugging Face 上的实际文件大小。其余各列给出 X,即单张 GPU 要让结果为“能装下”所需的可用显存(最大缓冲区估算 ÷ 0.95 + 1 GiB),测试条件为 llama.cpp、Flash Attention、F16 KV 缓存、4 个并行序列、微批次大小为 512。这些数值与具体某一款 GPU 无关。 | 量化 | 文件大小 | 4,096 上下文下的 X | 8,192 上下文下的 X | 32,768 上下文下的 X | 131,072 上下文下的 X |
| BF16 | 57.20 GiB(2 个文件) | 65.4 GiB | 66.1 GiB | 68.1 GiB | 76.2 GiB |
| Q8_0 | 30.39 GiB | 37.1 GiB | 37.9 GiB | 39.9 GiB | 48.0 GiB |
| Q6_K | 24.89 GiB | 31.3 GiB | 32.1 GiB | 34.1 GiB | 42.2 GiB |
| Q5_K_M | 21.06 GiB | 27.3 GiB | 28.1 GiB | 30.1 GiB | 38.2 GiB |
| Q4_K_M | 18.25 GiB | 24.4 GiB | 25.1 GiB | 27.1 GiB | 35.2 GiB |
| Q4_0 | 16.83 GiB | 22.9 GiB | 23.6 GiB | 25.6 GiB | 33.7 GiB |
| IQ4_XS | 15.98 GiB | 22.0 GiB | 22.7 GiB | 24.7 GiB | 32.8 GiB |
| Q3_K_M | 14.82 GiB | 20.8 GiB | 21.5 GiB | 23.5 GiB | 31.6 GiB |
| IQ3_XXS | 12.09 GiB | 17.9 GiB | 18.6 GiB | 20.6 GiB | 28.7 GiB |
| Q2_K | 11.76 GiB | 17.5 GiB | 18.3 GiB | 20.3 GiB | 28.4 GiB |
| IQ2_M | 11.78 GiB | 17.5 GiB | 18.3 GiB | 20.3 GiB | 28.4 GiB |
| IQ2_XXS | 10.09 GiB | 15.8 GiB | 16.5 GiB | 18.5 GiB | 26.6 GiB |
各量化所需的最小 GPU
可运行 Ising-Calibration-1.5-31B-BF16 的 GPU
“能装下”是指 llama.cpp 默认的 --fit 加载检查会把所有层放到 GPU 上:我们对 llama.cpp 缓冲区的估算,加上误差余量,再加上 llama.cpp 每张卡 1 GiB 的预留,不超过被视为可用的显存。这并不保证生成过程中的峰值显存也能装下。 结果是如何判定的
临界的 GPU
单张显卡装不下的 GPU
没有结论的 GPU
上下文 8,192 个 token。这些 GPU 不给出结论(见“为何没有结论”);所示需求对应最低量化。 | GPU | 显存 | 运行档案 | 最小量化 | “能装下”所需的可用显存 | 无结论的原因 | 结果 |
| NVIDIA P100 | 16 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA L4 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7800 32GB | 32 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA Tesla V100 32GB | 32 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7800 48GB | 48 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Radeon PRO W7900 | 48 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA L40 | 48 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI210 | 64 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H100 PCIe | 80 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA H200 SXM | 141 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA B200 | 180 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI300X | 192 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| NVIDIA B100 | 192 GB | CUDA(NVIDIA) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI325X | 256 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI350X | 288 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
| AMD Instinct MI355X | 288 GB | Linux 上的 ROCm(AMD) | IQ2_XXS | 16.5 GiB | 未知:此 GPU 的显存配置尚未确定;只会显示“装不下”。 | 未知 |
- CUDA(NVIDIA):llama.cpp,CUDA 后端(NVIDIA 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
- Linux 上的 ROCm(AMD):llama.cpp,Linux 上的 ROCm 后端(AMD 独立 GPU),所有层都放在 GPU 上,开启 Flash Attention,微批次大小(-ub)为 512,F16 KV 缓存,上下文(-c)如表中所示;“能装下”按 llama-server 默认的 4 个并行序列(-np auto,统一 KV 缓存)判定,“装不下”按 1 个序列判定;GPU 空闲,没有其他程序占用其显存。
速度上限等于显存带宽除以每生成一个 token 所需读取的字节数。这是理论上界;公开的 llama.cpp 基准测试通常能达到其约二分之一到五分之四,小模型和 MoE 模型往往更低。 公开基准测试
原始权重
该模型的原始权重文件(safetensors,按方法说明中的方式统计)共计 58.3 GiB。这些仅供参考;本页所有估算均针对上方的 GGUF 文件,并使用 llama.cpp 运行。 nvidia/Ising-Calibration-1.5-31B-BF16 · 方法说明
来源